PyTorch笔记之scatter()函数的使用

scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的,只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会

PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改

scatter(dim, index, src) 的参数有 3 个

  • dim:沿着哪个维度进行索引
  • index:用来 scatter 的元素索引
  • src:用来 scatter 的源元素,可以是一个标量或一个张量

这个 scatter可以理解成放置元素或者修改元素

简单说就是通过一个张量 src 来修改另一个张量,哪个元素需要修改、用 src 中的哪个元素来修改由 dim 和 index 决定

官方文档给出了 3维张量 的具体操作说明,如下所示

self[index[i][j][k]][j][k] = src[i][j][k] # if dim == 0
self[i][index[i][j][k]][k] = src[i][j][k] # if dim == 1
self[i][j][index[i][j][k]] = src[i][j][k] # if dim == 2

exmaple:

x = torch.rand(2, 5)

#tensor([[0.1940, 0.3340, 0.8184, 0.4269, 0.5945],
#    [0.2078, 0.5978, 0.0074, 0.0943, 0.0266]])

torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), x)

#tensor([[0.1940, 0.5978, 0.0074, 0.4269, 0.5945],
#    [0.0000, 0.3340, 0.0000, 0.0943, 0.0000],
#    [0.2078, 0.0000, 0.8184, 0.0000, 0.0266]])

具体地说,我们的 index 是torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]),一个二维张量,下面用图简单说明

我们是 2维 张量,一开始进行 $self[index[0][0]][0]$,其中 $index[0][0]$ 的值是0,所以执行 $self[0][0] = x[0][0] = 0.1940$

$self[index[i][j]][j] = src[i][j] $

再比如$self[index[1][0]][0]$,其中 $index[1][0]$ 的值是2,所以执行 $self[2][0] = x[1][0] = 0.2078$

src 除了可以是张量外,也可以是一个标量

example:

torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), 7)

#tensor([[7., 7., 7., 7., 7.],
#    [0., 7., 0., 7., 0.],
#    [7., 0., 7., 0., 7.]]

scatter()一般可以用来对标签进行 one-hot 编码,这就是一个典型的用标量来修改张量的一个例子

example:

class_num = 10
batch_size = 4
label = torch.LongTensor(batch_size, 1).random_() % class_num
#tensor([[6],
#    [0],
#    [3],
#    [2]])
torch.zeros(batch_size, class_num).scatter_(1, label, 1)
#tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
#    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
#    [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
#    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Pytorch中index_select() 函数的实现理解

    函数形式: index_select( dim, index ) 参数: dim:表示从第几维挑选数据,类型为int值: index:表示从第一个参数维度中的哪个位置挑选数据,类型为torch.Tensor类的实例: 刚开始学习pytorch,遇到了index_select(),一开始不太明白几个参数的意思,后来查了一下资料,算是明白了一点. a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4) print(a) b = torch.index_selec

  • pytorch AvgPool2d函数使用详解

    我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import numpy as np input = Variable(torch.Tensor([[[1, 3, 3, 4, 5, 6, 7], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]], [[1, 3, 3, 4, 5, 6, 7], [1, 2, 3

  • PyTorch中常用的激活函数的方法示例

    神经网络只是由两个或多个线性网络层叠加,并不能学到新的东西,简单地堆叠网络层,不经过非线性激活函数激活,学到的仍然是线性关系. 但是加入激活函数可以学到非线性的关系,就具有更强的能力去进行特征提取. 构造数据 import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-5, 5, 200) #

  • pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

    padding操作是给图像外围加像素点. 为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理. 这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框.具体代码如下: import torch.nn,functional as F import torch from PIL import Image im=Image.open("heibai.jpg",'r') X=torch.Tensor(np.asarray(im)) print("shape:

  • 浅谈Pytorch中的torch.gather函数的含义

    pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好,所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验. 立个flag开始学习pytorch,新开一个分类整理学习pytorch中的一些踩到的泥坑. 今天刚开始接触,读了一下documentation,写一个一开始每太搞懂的函数gather b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print b index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0]]) ind

  • PyTorch中topk函数的用法详解

    听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) input:一个tensor数据 k:指明是得到前k个数据以及其index dim: 指定在哪个维度上排序, 默认是最后一个维度 largest:如果为True,按照大到小排序: 如果为False,按照小到大排序

  • PyTorch笔记之scatter()函数的使用

    scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的,只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会 PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改 scatter(dim, index, src) 的参数有 3 个 dim:沿着哪个维度进行索引 index:用来 scatter 的元素索引 src:用来 scatter 的源元素,可以是一个标量或一个张量 这个 scatter可以理解成放置元素或者修改元素 简单说就

  • jQuery学习笔记之回调函数

    1.回调函数定义 回调函数就是一个通过函数指针调用的函数.如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用来调用其所指向的函数时,我们就说这是回调函数.回调函数不是由该函数的实现方直接调用,而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的,才会真正的执行回调函数内部的方法. 2.代码 JS代码 (function($){ $.fn.shadow = function(opts){ //定义的默认的参数 var defaults = { copies: 5, opacity:0.1

  • Python中scatter函数参数及用法详解

    最近开始学习Python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot

  • Python学习笔记之自定义函数用法详解

    本文实例讲述了Python学习笔记之自定义函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.Python提供了许多内建函数,比如print()等.也可以创建用户自定义函数. 函数定义 函数定义的简单规则: 函数代码块以def关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号(),任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间 函数内容以冒号起始,并且缩进 若有返回值,Return[expression] 结束函数:不带return 表达式相当于返回None 函数通常使用三个单引

  • python scatter函数用法实例详解

    这篇文章主要介绍了python scatter函数用法实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 函数功能:寻找变量之间的关系. 调用签名:plt.scatter(x, y, c="b", label="scatter figure") x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 c:散点图中的标记的颜色 label:标记图形内容的标签文本 代码实现: import matplotlib.pyplot as

  • R语言学习笔记之lm函数详解

    在使用lm函数做一元线性回归时,发现lm(y~x+1)和lm(y~x)的结果是一致的,一直没找到两者之间的区别,经过大神们的讨论和测试,才发现其中的差别,测试如下: ------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------- 结果可以发现,两者的结果是一样的,并无区别,但是若改为lm(y~x-1)就能看出+1和

  • pytorch中torch.topk()函数的快速理解

    目录 函数作用: 举个栗子: 实例演示 总结 函数作用: 该函数的作用即按字面意思理解,topk:取数组的前k个元素进行排序. 通常该函数返回2个值,第一个值为排序的数组,第二个值为该数组中获取到的元素在原数组中的位置标号. 举个栗子: import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataset as Dataset from torch.utils.data import Dataset,DataLoader ########

  • pytorch中的 .view()函数的用法介绍

    目录 一.普通用法(手动调整size) 二.特殊用法:参数-1(自动调整size) 一.普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape.resize,重新调整Tensor的形状. import torch a1 = torch.arange(0,16) print(a1) # tensor([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) a2 = a1.view(8, 2) a3 = a1.vi

  • Pytorch中torch.stack()函数的深入解析

    目录 一. torch.stack()函数解析 1. 函数说明: 2. 代码举例 总结 一. torch.stack()函数解析 1. 函数说明: 1.1 官网:torch.stack(),函数定义及参数说明如下图所示: 1.2 函数功能 沿一个新维度对输入一系列张量进行连接,序列中所有张量应为相同形状,stack 函数返回的结果会新增一个维度.也即是把多个2维的张量凑成一个3维的张量:多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推,也就是在增加新的维度上面进行堆叠. 1.3 参数列表 tensors

  • pytorch中nn.Flatten()函数详解及示例

    torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1) 作用:将连续的维度范围展平为张量. 经常在nn.Sequential()中出现,一般写在某个神经网络模型之后,用于对神经网络模型的输出进行处理,得到tensor类型的数据. 有俩个参数,start_dim和end_dim,分别表示开始的维度和终止的维度,默认值分别是1和-1,其中1表示第一维度,-1表示最后的维度.结合起来看意思就是从第一维度到最后一个维度全部给展平为张量.(注意:数据的维度是从0开始的,也就是

随机推荐